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Enregistrement W4406726948 · doi:10.7202/1115683ar

The Impact of the 1918 Influenza Pandemic on the Demography of the Island of Newfoundland in the First Half of the Twentieth Century

2023· article· en· W4406726948 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Lisa Sattenspiel, Taylor P. van Doren, Jessica Dimka

Notice bibliographique

RevueNewfoundland and Labrador Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfluenza pandemicPandemicGeographyDemographyGenealogyHistoryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineSociologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The early twentieth century was a time of dramatic social, economic, political, demographic, and health-related change in Newfoundland and Labrador. One of the major upheavals at this time was the 1918 influenza pandemic, which led to the deaths of nearly 2,000 residents of the Dominion. In this paper we examine the short- and long-term demographic consequences of this catastrophic event. We focus on changes in the overall age and sex distribution, fertility levels, and cause-specific (for selected causes) and overall mortality before, during,and after the 1918 pandemic. Data on these demographic processes and the prevalent social conditions have been collected at The Rooms, the Digital Archives at Memorial University of Newfoundland, and other archives in the province and online. Results indicate that, although the 1918 pandemic had major impacts over the short term on fertility, mortality, and the age and sex structure, both on the island as a whole and in every region analyzed, these effects were of short duration. Long-term demographic changes occurring on the island duringthe first half of the twentieth century appear to be more related to the large-scale socio-economic changes that occurred through the long process of moving from an independent Dominion to Confederation with Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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